包邮复杂约束车辆路径问题及人工智能方案

作者：刘亚晖著

出版社：西安电子科技大学出版社出版时间：2023-07-01

开本： 23cm 页数： 213页

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内容简介
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作者简介

复杂约束车辆路径问题及人工智能方案版权信息

ISBN：9787560667393
条形码：9787560667393 ; 978-7-5606-6739-3
装帧：平装-胶订
册数：暂无
重量：暂无
所属分类：
工业技术
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汽车与交通运输
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综合运输

复杂约束车辆路径问题及人工智能方案内容简介

本书在简要阐述旅行商问题、车辆路径问题的基础上，介绍了复杂约束车辆路径问题及其研究现状，并补充了实际物流企业涉及的多种新型约束，完善了实际物流优化调度中的各类约束条件。针对复杂约束车辆路径问题，作者基于蚁群优化算法及各组成环节的核心思想，针对多个核心步骤改了算法，并且结合相关的算法研究，建立了一个针对实际物流调度问题的统一应用框架，该应用框架较好地优化了实际物流企业调度。，笔者结合蚁群优化算法和强化学算法的优点，并针对它们的缺点和痛点，根据市场经济自动优化资源配置的机制及反垄断、风险投资机制，开创性地设计和建立了市场经济优化算法。

复杂约束车辆路径问题及人工智能方案目录

第1章绪论 1.1 物流行业背景及现状 1.2 解决车辆路径问题的意义 1.3 基本的旅行商问题和车辆路径问题 1.3.1 旅行商问题（TSP） 1.3.2 车辆路径问题（VRP）小结第2章复杂约束车辆路径问题（Rich VRP) 2.1 复杂约束车辆路径问题（Rich VRP）的具体内容 2.2 复杂约束车辆路径问题（Rich VRP）在实践中的新增约束 2.3 其他车辆路径问题的研究现状 2.4 车辆路径问题关联装载问题概述小结第3章复杂约束车辆路径问题的算法现状 3.1 解决Rich VRP的算法研究概述 3.2 解决Rich VRP的精确算法 3.3 解决Rich VRP的近似算法 3.4 解决Rich VRP的元启发式算法 3.5 解决Rich VRP的机器学习算法 3.6 解决Rich VRP的强化学习算法 3.7 单智能体强化学习与多智能体强化学习 3.8 主流强化学习与组合优化问题 3.9 各类算法的比较小结第4章蚁群优化算法及其改进研究 4.1 蚁群优化算法（ACO）原理 4.2 选择蚁群优化算法（ACO）的原因 4.3 蚁群优化算法（ACO）研究现状 4.4 蚁群优化算法在Rich VRP的研究现状 4.5 蚁群优化算法与强化学习算法的结合小结第5章 Levy ACO算法 5.1 莱维分布和莱维飞行模式概述 5.2 Levy ACO的算法设计 5.3 实验环境说明 5.4 实验结果及其分析 5.5 Levy ACO与其他*新算法的比较 5.5.1 Levy ACO与ACO相关*新算法的比较 5.5.2 Levy ACO与非ACO*新算法的比较小结第6章 Greedy Levy ACO算法 6.1 Epsilon Greedy机制 6.2 Greedy Levy ACO的算法设计 6.3 实验环境说明 6.4 实验结果及其分析 6.5 Greedy Levy ACO与其他*新算法的比较 6.5.1 Greedy Levy ACO与ACO相关*新算法的比较 6.5.2 Greedy Levy ACO与非ACO*新算法的比较小结第7章 Contribution-based ACO算法 7.1 强化学习算法中的奖励机制 7.2 管理学激励理论概述 7.3 经典ACO算法中的信息素更新逻辑 7.4 Contribution-based ACO的算法设计 7.5 实验环境说明 7.6 实验结果及其分析 7.7 ACO改进算法的比较、关系和作用小结第8章 Rich VRP分析及统一应用框架的建模 8.1 Rich VRP统一应用框架分析 8.1.1 车型的定义及意义 8.1.2 Rich VRP约束分析 8.1.3 多车型车队概念 8.1.4 多车型及多信息素 8.1.5 多信息素下的ACO信息素逻辑 8.1.6 信息素更新改进策略 8.1.7 与车型无关约束的实现 8.2 Rich VRP统一应用框架的ACO算法逻辑 8.2.1 车辆选择逻辑 8.2.2 候选节点选择逻辑 8.3 Rich VRP统一应用框架性能提升的设计 8.4 Rich VRP统一应用框架系统的实现条件 8.4.1 开发语言的选择 8.4.2 基础开发库的选择 8.4.3 数据库中间件的选择 8.4.4 电子地图的选择 8.4.5 GPU或CPU等并行机制的选择 8.5 Rich VRP统一应用框架实验结果小结第9章 Rich VRP的实际应用及效果分析 9.1 RichVRP的应用背景 9.2 Rich VRP的应用环境 9.2.1 Rich VRP中的节点信息和订单信息 9.2.2 Rich VRP中的路网信息 9.2.3 Rich VRP中的车辆信息 9.2.4 RichVRP中的节点、路网、车辆、订单信息的关系 9.3 Rich VRP应用实例 9.3.1 某银行ATM机清机运钞车线路优化项目 9.3.2 某汽车生产供应链优化项目 9.3.3 某冷链互联网服务平台运输优化项目 9.3.4 某仓储服务企业揽货线路优化项目 9.3.5 某仓储服第10章市场经济优化算法（MEO-Q） 10.1 组合优化问题中的难点 10.2 Q-learning算法及Ant-Q算法 10.2.1 Q-learning算法 10.2.2 Ant-Q算法及其与Q-Learning算法的比较 10.2.3 现有算法的不足和市场经济优化算法的改进措施 10.3 市场经济理论对于组合优化问题的意义 10.4 市场经济优化算法的主要内容 10.4.1 市场经济优化算法中的价格机制及成本利润模式 10.4.2 市场经济优化算法中的反垄断机制 10.4.3 市场经济优化算法中的风险投资机制 10.4.4 市场经济优化算法中的总体算法结构 10.4.5 市场经济优化算法中的其他设计 10.5 市场经济优化算法的实验设置 10.6 市场经济优化算法的实验结果 10.6.1 市场经济优化算法实验总体结果 10.6.2 市场经济优化算法实验中具体数据集的详细结果 10.6.3 市场经济优化算法实验与*新强化学习算法性能的对比 10.7 市场经济优化算法的后续研究 10.7.1 市场经济优化算法后续改进之一——融合LKH算法 10.7.2 市场经济优化算法后续改进之二——解的重复性过滤 10.7.3 将市场经济优化算法应用于RichVRP统一应用框架小结附录英文缩写说明参考文献

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复杂约束车辆路径问题及人工智能方案作者简介

刘亚晖教育简历同济大学软件工程硕士及博士；德国不来梅大学访问学者，外方导师是tthein HerZog教授(德国工程院院士，中国工程院外籍院士)。主要科研方向自研市场经济优化算法及其实现：蚁群优化算法、强化学习算法的基础研究：复杂车路径问题、车间调度问题的研究、建模及实现；电子地图功能的研究及开发。工作简历 25年软件开发企业的软件设计、开发及管理经历； 8年国内IT业头部企业及6年外资500强企业管理经历； 7年创办企业经历。

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